8- Camille BERLAND
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Machine learning et ciblage marketing Big Data Paris, 10 mars 2015 Camille Berland David Bessis Marketing CRM Digital Manager Founder & CEO 1954 Distribution de produits culturels et électroniques grand public Création du site e-commerce Fnac.com Création d’un programme de fidélisation 1999 Fondée en 1954 176 magasins 2e site d’e-commerce en France 2011 Fusion des bases de données (boutiques + Fnac.com) en vue de constituer un CRM unique Fondée en 2010 Via notre plate-forme SaaS, n’importe quel site de e-commerce peut optimiser le ciblage de ses campagnes marketing Lancement commercial en 2013 Investisseurs : ELAIA Partners et ISAI Pourquoi cibler est aujourd’hui indispensable Pour augmenter vos revenus Pour lutter contre le désabonnement Pour saisir de nouvelles opportunités marketing Pourquoi les méthodes traditionnelles sont améliorables Critères socio-démographiques Ciblage arbitraire Ciblage rigide Ciblage peu fin Critères comportementaux Ciblage trop grossier (RFM) ou trop restrictif (retargeting) De nombreux critères pour segmenter les clients Fnac Lieu d’achat Historique d’achat Socio-démographie Géolocalisation Carte adhérent De 2011 à 2014, ciblage « in-house » par la Fnac de ses campagnes marketing via la construction de scorings des clients par univers de produit De nombreux types de mailings Mailings génériques Mailings automatisés Mailings ciblés Bandes-dessinées Achats récurrents Segmentation possible selon l’historique d’achat Performance satisfaisante du scoring mais long à implémenter Exemples de scorings réalisés par la Fnac Informatique Achats peu récurrents Segmentation impossible selon l’historique d’achat Recherche d’autres critères (peu performants) Scoring peu satisfaisant Depuis l’été 2014, la Fnac utilise tinyclues pour le ciblage de ses campagnes Comment ça marche ? En analysant de manière algorithmique l’ensemble des interactions entre clients et produits De nombreux usages Sélectionnez en quelques instants les 5%, 10% ou 20% de vos consommateurs qui vont constituer 50% à 90% des ventes d’un produit choisi dans votre catalogue Identifiez pour chacun de vos utilisateurs le produit qu’il est le plus susceptible d’acheter parmi 5, 10 ou 50 produits Exemple : comment cibler une campagne via tinyclues pour promouvoir l’intégrale de Star Wars en Blu-ray Exemple : comment cibler une campagne via tinyclues pour promouvoir l’intégrale de Star Wars en Blu-ray Exemple : comment cibler une campagne via tinyclues pour promouvoir l’intégrale de Star Wars en Blu-ray Exemple : comment cibler une campagne via tinyclues pour promouvoir l’intégrale de Star Wars en Blu-ray A/B testing Protocole rigoureux 2 mois d’évaluation 50 campagnes testées Résultats de l’A/B testing Nette hausse de la performance d’une campagne adresses tinyclues vs. adresses Fnac revenu +70% (adresses exclusives entre tinyclues et Fnac (A-B vs B-A)) revenu +30% (adresses exclusives + adresses communes) Déploiement en moins de 3 mois Prise en main directe par le marketing Ciblages obtenus en quelques minutes Gains de performance démontrés Merci ! Camille Berland David Bessis [email protected] @cambrland [email protected] @davidbessis
